まさにax+b=0で速攻解ける
前回の「【E資格 例題001】ロジスティック回帰境界問題」の「ロジスティック回帰境界問題は結局ax+b=0を解くだけ」という章(冒頭)に記載の
①aとbが与えられてxを求めるか、②xが与えられてaとbを求めるかで言うと、前回が②で今回(本問)が①に当たる。①の方がよりカンタンなことが、本問を通じて体感できるはず。
目次
例題002
ラベルがy = \{0, 1\}の1次元入力xに対して、ロジスティック回帰モデルp(y = 1|x) = σ(w_0 + w_{1}x)を考える。学習の結果w_0 =-1, w_1 = -2と求まったとする。このとき決定境界の式はどのように表されるか。なお、σ(\cdot)はシグモイド関数とし、p(y=1|x)は0.5より大きいなら1に分類し、0.5より小さいなら0に分類するものとする。
例題002の解答
解答(折りたたみ)
x=-0.5例題002の解説
解説(折りたたみ)
結論としては「ax+b=0」に当てはめて(w_0 \rightarrow b, \space w_1 \rightarrow aと読み替える)、 -2x-1=0 \\ \therefore x=-\frac12 以上。(※解説とはいえ、解答を想起させる恐れがある部分は折りたたみとした)
σ(\cdot)はシグモイド関数とし、p(y=1|x)は0.5より大きいなら1に分類し、0.5より小さいなら0に分類するものとするである。これが前提であれば「【E資格 例題001】ロジスティック回帰境界問題」にて式展開した通り、その境界は見事にax+b=0となる。本問でいうとw_1x+w_0=0。
備考①:ちゃんと式展開
式展開も含めてイチから書くとこうなる。
\displaystyle P(y=1|x)=σ(w_0+w_1x) \dots (1)\\
=\frac{1}{1+e^{-(w_0+w_1x)}} \dots (2)\\
w_0=-1, w_1=-2のとき \\
\displaystyle P(y=1|x) =\frac{1}{1+e^{-(-1-2x)}} =0.5 \dots (3) \\
1+e^{1+2x}=2 \dots (4) \\
e^{1+2x}=1 \dots (5) \\
1+2x=0 \dots (6) \\
\therefore x = -0.5
ここでは丁寧に(2)式にw_0=-1, w_1=-2を代入しているが、代入せずに進んでも(6)式でw_0+w_1x=0となるから、実はここで代入すれば良い。
なお、この式展開におけるミソは、(3)式の0.5=\frac12が、左辺右辺ともに分数の等式の分母をたすき掛け(あるいは左辺右辺とも分子が1だから、双方逆数をとるという見方でも良い)することにより、2となり、1+e^{hoge}の1を差し引いて、結果1となるところ。そして前回も解説した通り、(5)式から(6)式の変形にはx^0=1という指数法則を使っている。
なお、この式展開におけるミソは、(3)式の0.5=\frac12が、左辺右辺ともに分数の等式の分母をたすき掛け(あるいは左辺右辺とも分子が1だから、双方逆数をとるという見方でも良い)することにより、2となり、1+e^{hoge}の1を差し引いて、結果1となるところ。そして前回も解説した通り、(5)式から(6)式の変形にはx^0=1という指数法則を使っている。
備考②:グラフで見てみる
「【E資格 例題001】ロジスティック回帰境界問題」冒頭のグラフのスライダーを調節して、\displaystyle P(y=1|x) =\frac{1}{1+e^{-(-1-2x)}} を作ってみよう。下図のようになるが、境界であるy=0.5(下図だとf(x)=0.5)と曲線が交わるxの値が確かに-0.5付近であることが確認できる。
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